스피커
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성적 증명서
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| 투안 레 |
안녕하세요 여러분, 제 이름은 Tuan Le입니다. 오늘은 JMP Pro를 사용하여 분석하는 방법에 대해 발표하겠습니다. |
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COVID-19 트윗 정서. |
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우리 모두 알다시피, COVID-19 팬데믹은 우리 대부분에게 지난 한 해 동안 가장 파괴적인 사건이었습니다. 다행스럽게도 우리 과학자들은 비교적 빨리 백신을 개발했습니다. 그리고 이제 위기를 해결하기 위한 과제는 백신의 채택입니다. |
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가용성과 접근성 외에도 백신의 채택은 사람들의 인식에 크게 좌우됩니다. |
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모든 사람은 아마도 백신에 대한 자신의 의견을 가지고 있을 것이며 우리 주변의 다른 사람들의 의견을 얻는 것은 꽤 쉽습니다. |
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그러나 백신에 대한 우리 사회계의 인식은 일반 대중의 의견을 대표하지 않을 수 있습니다. 이 분석이 나오는 곳입니다. 트위터 사용 |
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2020년 12월부터 2021년 4월까지의 데이터를 통해 전 세계 60,000개 트윗 샘플에서 인사이트를 분석하고 추출했습니다. |
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JMP를 사용하여 온라인 장에서 가장 인기 있는 백신, 일부 주제 및 우려 사항을 식별했습니다. 또한 이 분석을 위해 JMP 16에 있는 새로운 감정 분석 도구를 구현했습니다. |
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따라서 주요 분석을 시작하기 전에 샘플에 대한 초기 이해를 얻기 위해 개요를 살펴보았습니다. |
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데이터에는 사용자 이름, 트윗의 순, 트윗의 해시태그, 팔로워 수 등 몇 가지 주요 변수가 있습니다. |
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리트윗??? 콘텐츠 자체를 트윗합니다. 우리는 트윗의 양이 |
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3월 점프. 팔로워 수가 가장 많은 계정은 인도의 NDTV와 같은 뉴스 매체에 속하며 그 다음이 유명인 및 인플루언서의 계정입니다. 이 사원의 트윗은 독특합니다. 리트윗은 샘플에서 제외됩니다. |
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따라서 이 분석에 사용하는 기본 도구는 분석 메뉴 아래의 텍스트 탐색기 파일입니다. 이것은 트윗 탐색기 대화입니다. |
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트윗 콘텐츠 자체를 살펴보기 전에 먼저 해시태그를 살펴보았습니다. 따라서 해시태그는 사용자가 지정한 트윗의 주제를 알려줍니다. 트윗에는 여러 주제를 나타내는 여러 해시태그가 포함될 수 있습니다. |
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텍스트 탐색기 옵션에서 |
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해시태그를 분석할 때 형태소 분석이 필요하지 않으므로 형태소 분석이 필요하지 않습니다. 토큰화 방법은 기본적인 단어일 뿐입니다. |
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우리는 이러한 트윗이 COVID 19와 관련이 있다는 것을 이미 알고 있기 때문에 COVID 19 및 그 변형과 같은 단어는 우리에게 정보 가치를 추가하지 않기 때문에 분석에서 제외됩니다. |
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따라서 여기에서 가장 인기 있는 백신의 이름이 포함된 최상위 용어를 매우 빠르게 확인할 수 있습니다. 모더나, 화이자, |
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스푸트니크, 아스트라 제네카. 여기에서 볼 수 있듯이 각 유형의 백신은 하나 이상의 용어 또는 해시태그로 참조할 수 있습니다. |
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이제 우리는 인기 있는...가장 인기 있는 백신을 알고 있으므로 해시태그에 대해 자세히 살펴보고자 합니다. |
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백신 유형과 국가 이름을 유지하는 것은 이 시점 이후에 우리에게 실제로 가치를 추가하지 않기 때문입니다. 이 단어가 너무 눈에 띄기 때문에 불용어 사전에 이 단어를 추가할 예정입니다. |
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그것은 다른 용어와 주제를 압도할 것입니다. 그래서 |
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이러한 용어를 중지 단어 사전에 추가한 후 단어 구름을 보는 시각적 앱을 사용합니다. 그리고 이것을 보면 가장 눈에 띄는 용어가 백신을 맞다, 백신이 효과가 있다, 백신이 생명을 구한다는 것을 알 수 있습니다. 이를 통해 우리는 다음과 같은 초기 보기를 얻을 수 있습니다. |
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이 주제는 긍정적인 정서가 있는 것 같습니다. |
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이제 더 나아가 트윗 자체를 탐색합니다. 유사한 작업 흐름을 수행합니다. 이번에는 트윗 콘텐츠에 대한 옵션을 결합하기 위해 스템을 사용합니다. 용어를 동일한 기반으로 결합하기를 원하기 때문입니다. 이렇게 하면 데이터의 차원을 줄이는 데 도움이 됩니다. |
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토큰화 방법에서는 구두점, 공백 및 탭을 포함하여 내장된 표현식과 기호를 사용하여 문서를 구문 분석할 때 정규식을 사용할 것입니다. |
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따라서 이 단계를 거친 후 COVID 19와 관련된 중지 단어와 이전 분석에서 해시태그와 함께 백신의 이름을 추가하면, |
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우리는 그 트윗에서 가장 빈번한 용어를 생각해냅니다. 그리고 여기에서 볼 수 있듯이 첫 번째 용어는 부작용입니다. 이것은 사람들이 백신과 |
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이것은 놀라운 일이 아닙니다. 백신이 상대적으로 새롭고 매우 빨리 나왔기 때문입니다. 개인적인 경험이 있습니다 |
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여름 동안 베트남에서 친구 및 가족과 이야기를 나누면서 이것과 잘 공감할 수 있습니다. |
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그들 중 누구도 안티 백신이 아닙니다. 그들은 모두 백신을 맞고 COVID 19를 끝내고 싶어하지만 그들은 모두 매우 걱정하고 꺼려합니다. |
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일부 특정 유형의 백신을 조기에 복용하는 것입니다. 그들은 모두 더 입증된 유형의 백신인 Moderna 또는 Pfizer를 기다리고 싶어합니다. 그리고 관련된 뉴스... 혈액 응고 문제와 관련된 보도는 그들을 많이 걱정합니다. |
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그 후, 우리는 트윗 클러스터에 잠재 클래스 분석을 수행했고 |
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이 클러스터링 덕분에 트윗의 내용이 여러 주제로 분류될 수 있음을 알게 되었습니다. 그것은 수 |
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백신 배치에 대한 논의. 백신을 맞은 사람들의 개인적인 이야기와 그들이 느끼는 감정에 관한 것일 수 있습니다. 사람들이 백신에 대해 가지고 있는 우려에 대한 것일 수도 있고, 트윗은 다른 국가의 대유행 상황에 대한 것일 수도 있습니다. |
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마지막으로 JMP Pro 16에는 텍스트 탐색기의 삼각형 메뉴에서 액세스할 수 있는 새로운 기능이 있습니다. 바로 감성분석입니다. 이 도구는 각 단어에 대한 감정 점수를 할당하고 다음을 고려합니다. |
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부정항과 강조항을 포함한 수식어. 따라서 부정 용어에는 no, not이 포함됩니다. 강화 용어는 매우, 정말 일 수 있습니다. 예를 들어, |
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세상이...행복이라는 단어에 긍정적인 감정 점수 60점의 감정 점수가 할당되었다고 가정해 봅시다. |
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프로그램이 앞에 no 또는 not이라는 단어를 발견하면 대신 마이너스 60점을 할당합니다. 사용자는 이 그리드에서 용어를 수동으로 선택하여 사전에 추가하고 용어에 대한 감정 점수를 직접 할당할 수도 있습니다. |
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이 도구는 기본 사전이 매우 포괄적이기 때문에 매우 유용하지만 분석 컨텍스트에 따라 컨텍스트에 따라 각 단어에 대한 감정 점수를 사용자 정의할 수 있습니다. |
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따라서 이 샘플에 대해 이 분석을 수행하여 우리는 다음을 발견했습니다. |
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JMP는 7,300점을 기록했습니다. |
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트윗 그 중, |
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1. |
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우리는 또한 모든 트윗을 전체적으로 보는 대신에 우리가 볼 수 있는 것과 같이 더 구체적인 것에 초점을 맞출 수도 있습니다. |
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특정 유형의 백신과 관련된 트윗만. 예를 들어 Moderna와 관련된 트윗만 볼 수 있습니다. 그래서 내가 했을 때, 그 비율은 |
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1. 화이자는 거의 같은 것입니다. 그리고 다른 유형의 백신에는...내가 본 모든 백신에는 |
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부정적인 트윗보다 순 긍정적인 트윗이 더 많지만, 그 비율은 Moderna와 Pfizer에서 가장 높습니다. 다른 트윗은 비율이 더 낮지만 전반적으로... |
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일반적으로 어떤 유형의 백신에 대해 이야기하고 있는지에 관계없이 사람들은 일반적으로 백신에 대해 대부분 긍정적인 정서를 가지고 있다고 결론을 내릴 수 있습니다. 지금 |
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결론적으로, |
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우리가 그것을 찾을 때 |
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JMP Pro의 텍스트 탐색기 도구는 매우 강력하지만 사용하기가 매우 쉽기 때문에 이를 사용하여 텍스트 분석을 수행하고 모든 텍스트 샘플에 대한 통찰력을 추출할 수 있습니다. |
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COVID 19 백신에 대한 트윗과 관련하여 여기에서 얻은 결과는 마침내 우리의 일반적인 기대를 확인했습니다. |
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일부 사람들이 복용을 꺼리게 만들 수 있는 백신의 부작용에 대한 큰 우려가 있음을 강조하고 싶습니다. |
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그리고 이러한 우려는 사람들의 신뢰와 백신 접종 의지를 얻기 위해 더 나은 커뮤니케이션 전략과 투명성을 통해 보다 적극적으로 해결되어야 합니다. |
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JMP Pro를 사용하여 COVID 19 트윗 감정을 분석하는 방법에 대한 제 프레젠테이션입니다. 매우 감사합니다. |
